大模型推理能力

Narration-of-Thought: Inference-Time Scaffolding for Defeasible Ethical Reasoning in Large Language Models

思维叙述：大型语言模型中可废止伦理推理的推理时支架

Patrick Cooper, Alvaro Velasquez

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对道德困境中标准思维链的两种失败模式，提出思维叙述（NoT）系统提示，将思维链结构化为五个部分，无需训练即可大幅减少利益相关者崩溃和不确定性抑制，并通过消融实验和跨家族训练法官验证其有效性。

Comments 24 pages, 8 figures, 16 tables

Latent Memory Palace: Reasoning for Control as Autoregressive Variational Inference

潜在记忆宫殿：作为自回归变分推理的控制推理

Chuning Zhu, Eva Xu, Jose Barreiros, Krishnan Srinivasan, Paarth Shah, Abhishek Gupta

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究将语言模型的推理能力应用于连续控制策略的问题，提出潜在记忆宫殿（LMP）方法，通过自回归潜在空间组织信息进行变分推理，推导强化学习技术优化下限，该方法在模拟和现实领域表现良好，还产生高性能动作分词器，为控制的潜在推理提供新视角。

MORES: Mobile Reasoning-as-a-Service via Distributed LLM Inference-Time Scaling

MORES：通过分布式大语言模型推理时间缩放实现移动推理即服务

Guanchen Liu, Hongyang Du, Kaibin Huang

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型推理时间缩放的计算和内存开销问题，提出MORES框架，利用隐式推理递归结构及基于语义MoE的DRL算法优化资源分配，实现边缘设备协作推理，提升系统吞吐量约18%。

Selective Left-Shift: Turning Test-Time Compute and Difficulty-based Curation into Training Data for Low-Resource Code Generation

选择性左移：将测试时计算和基于难度的筛选转化为低资源代码生成的训练数据

Didula Samaraweera, Anjana Supun, Srinath Perera

机构 * WSO2 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(title)；reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对低资源代码生成难题，提出三阶段管道，先将推理计算左移合成训练数据，再微调嵌入句法先验，最后用可验证奖励强化学习，相比现有方法提升性能，减少数据使用和成本，且能推广到新语言。

Comments 11 Pages, 5 Figures

Truncated Step-Level Sampling with Process Rewards for Retrieval-Augmented Reasoning

截断步骤级采样与过程奖励用于检索增强推理

Chris Samarinas, Haw-Shiuan Chang, Hamed Zamani

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SLATE方法，通过截断步骤级采样和密集过程奖励解决检索增强推理中的信用分配问题，实验表明其在多跳任务中表现优异。

Zoom-IQA: Image Quality Assessment with Reliable Region-Aware Reasoning

Zoom-IQA：基于可靠区域感知推理的图像质量评估

Guoqiang Liang, Jianyi Wang, Zhonghua Wu, Shangchen Zhou, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（S实验室，南洋理工大学，新加坡） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究图像质量评估问题，提出基于视觉语言模型的Zoom-IQA，通过两阶段训练管道，包括监督微调与强化学习，有效减轻标注偏差，提升了模型在鲁棒性、可解释性和泛化性方面的表现，在下游任务中也展现出有效性。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://ethanliang99.github.io/ZOOMIQA-Projectpage

Do You Need a Frontier Model as a Citation Verifier? Benchmarking Rubric LLMs for Deep-Research Source Attribution

深度研究源归因的基准测试：评估用于验证引用的前沿模型

Ethan Leung, Elias Lumer, Corey Feld, Austin Huber, Vamse Kumar Subbiah, Kevin Paul

机构 * Commercial Technology and Innovation Office, PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道商业技术与创新办公室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究深度研究系统中引用质量校准问题，用现成LLM对1248个评分决策与黄金标准标签对比，发现较便宜模型有竞争力，校准模型是用引用评分作奖励信号的前提，校准不须最昂贵模型。

HeaPA: Difficulty-Aware Heap Sampling and On-Policy Query Augmentation for LLM Reinforcement Learning

HeaPA：用于大语言模型强化学习的难度感知堆采样和策略内查询增强

Weiqi Wang, Xin Liu, Binxuan Huang, Hejie Cui, Rongzhi Zhang, Changlong Yu, Shuowei Jin, Jingfeng Yang, Qingyu Yin, Zhengyang Wang, Zheng Li, Yifan Gao, Priyanka Nigam, Bing Yin, Lihong Li, Yangqiu Song

机构 * Stores Foundational AI, Amazon Inc.（亚马逊公司基础人工智能部） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究大语言模型强化学习中提示采样问题，提出HeaPA方法，通过难度感知堆采样和策略内查询增强，维持动态提示池，跟踪能力前沿，在多数据集和基准测试中提升准确率，减少计算量，尤其在中大型模型规模下效果显著。

Comments COLM 2026